创伤患者与健康志愿者放血后SVM分类混淆矩阵
包含58条创伤患者与健康志愿者0.9L放血后SVM分类结果（混淆矩阵、灵敏度、特异性和总体准确率）的数据集。
基本信息
资源简介
创伤患者与健康志愿者放血后SVM分类混淆矩阵
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Confusion matrix (sensitivity and specificity are in bold) and overall accuracy for the optimal parameters of SVM with RBF kernel for 58 recordings from trauma patients and healthy volunteers subjected to 0.9 L blood withdrawal.》。源站首次发布：2018-03-29。
【数据内容】
源站原始描述：Confusion matrix (sensitivity and specificity are in bold) and overall accuracy for the optimal parameters of SVM with RBF kernel for 58 recordings from trauma patients and healthy volunteers subjected to 0.9 L blood withdrawal
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0195087.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：euvolemia、support vector machines、combat casualty care、hypovolemia、trauma patients、blood loss、heart rate frequency range、PPG、algorithm。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Confusion_matrix_sensitivity_and_specificity_are_in_bold_and_overall_accuracy_for_the_optimal_parameters_of_SVM_with_RBF_kernel_for_58_recordings_from_trauma_patients_and_healthy_volunteers_subjected_to_0_9_L_blood_withdrawal_/6065558
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Reljin, Natasa; Zimmer, Gary; Malyuta, Yelena; Shelley, Kirk; Mendelson, Yitzhak; Blehar, David J.; et al. (2018). Confusion matrix (sensitivity and specificity are in bold) and overall accuracy for the optimal parameters of SVM with RBF kernel for 58 recordings from trauma patients and healthy volu…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-18，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Confusion matrix (sensitivity and specificity are in bold) and overall accuracy for the optimal parameters of SVM with RBF kernel for 58 recordings from trauma patients and healthy volunteers subjected to 0.9 L blood withdrawal.
- DOI：10.1371/journal.pone.0195087.t002
- 发布日期：2018-03-29
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Confusion_matrix_sensitivity_and_specificity_are_in_bold_and_overall_accuracy_for_the_optimal_parameters_of_SVM_with_RBF_kernel_for_58_recordings_from_trauma_patients_and_healthy_volunteers_subjected_to_0_9_L_blood_withdrawal_/6065558
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/10918826"
文件清单
Table 2.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Confusion matrix (sensitivity and specificity are in bold) and overall accuracy for the optimal parameters of SVM with RBF kernel for 58 recordings from trauma patients and healthy volunteers subjected to 0.9 L blood withdrawal.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0195087.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Confusion_matrix_sensitivity_and_specificity_are_in_bold_and_overall_accuracy_for_the_optimal_parameters_of_SVM_with_RBF_kernel_for_58_recordings_from_trauma_patients_and_healthy_volunteers_subjected_to_0_9_L_blood_withdrawal_/6065558）。
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